拥有AI员工，才发现误会了领导

人工智能爆火三年，大模型和AI工具好用之后：

职场从个人单刷模式，转变成带几个AI助手打团战，可以更高效的干活，但节奏却慢不下来。

打工人成领导，不知薪水涨多少？

虽说只是几个AI助手，但是管理也不能马虎，首先舍得花钱才有顶配的帮手，其次要善于使用，才能不花冤枉钱。

AI工具越来越智能，会员费用越来越高。

企业管理员工，要明确岗位角色和责任，设定目标和考核机制，明确工作流和成果验收，当然也少不了规章制度。

领导想明白说清楚，员工才能执行的到位。

在实际的工作中，玩你话我猜也不稀奇，领导要看着办，员工自然得看着猜，看谁不顺眼直接打哑谜。

当我拥有AI员工后，才知道的管理精髓。

不懂的业务，尽量和几个AI助手说的模糊，从不同的角度获取思路，获得不同的方案后再筛选汇总。

专业领域内的事，提出各种复杂的规则和流程，提示词的模板会反复优化，期望AI高效的输出自己想要的结果。

不擅长的让AI发挥，专业的让AI高效执行。

如何指挥好AI员工？需要熟练的使用提示词，简单理解就是把需求说明白，哪怕有点模糊，也要先翻译成可执行的指令。

如果每个需求都写专业提示词，谁都会觉得太麻烦。

自己常用的办法是：先问AI这个提示词怎么写？

模型自然能理解问题的关键点，面向的是AI小白，用简单科普的语言，介绍三种模型架构方式，获取提示词之后，可以再视情况调整。

不过在专业复杂的场景中，每个需求都有其独特性。

在工作流中实践AI，会把提示词当资产管理，需要从场景中积累经验，提高复用性和效率。

分析专业的提示词产品，或者参考AI社区的模版，再结合实践拆解提示词公式，至少包括如下几个核心要素，与管理的方法类似。

① 提示词版本

把提示词简单的理解为需求描述，在实际工作中需求会来回变动，自然要维护不同版本的提示词，关键信息包括：版本号，使用日期，简单描述。

② 角色设定

在公司的组织架构中，每个员工有各自的身份和专业，让AI做事前先明确身份，可以提高专业性和信息质量。

③ 任务和目标

不需要过多的解释，经历过职场内卷的人，都被任务和目标考核过，考核当然不是目的，最终幻想低成本拿高回报。

④ 工作流程

设计工作流比较考验业务能力，到底该拆分为几步走，才能高效准确的获取结果，需要围绕实践具体分析，同时还要避免模型幻觉产生的错误。

⑤ 规则约束

尤其是在新媒体领域，在对外发布的内容中，需要注意和禁止的要素很多，在很多AI生成的信息中，如果没有严格的约束条件，容易出现敏感内容和虚假信息。

⑥ 交付格式

在AI给出结果后，通常需要人为审查，使用清晰明确的格式，可以让信息一目了然，降低审阅微调的时间，在大模型产品中，最通用的就是Markdown格式。

上面是偏向基础的模板，在实际的使用中，还需要结合场景进行微调，自己的习惯用法是：需求加模板组装提示词。

得到具体场景的提示词之后，可以再适当的调整细节，把基础模板和场景用法，进行统一管理和维护，方便下次直接复用。

分析提示词格式和用法，发现和管理异曲同工。

不能指望AI工具，设身处地为我着想，但可以替我执行考虑好的事，没想明白就给宽泛的要求，想明白就表述足够清楚。

提示词在描述问题和定义需求，也是个人能力和经验的展现。

在高频、重要、专业的场景，值得把提示词写的细致严谨，并且把其当成资产进行管理，从而变成长期的工具和能力，而不是一次性的消耗品。

提示词的用法还有很多种，无论简单还是复杂，其根本都是为了高效的解决问题。

对使用者来说，就是把需求转成交互语言。

在专业技能的门槛越来越低的背景下，具有发现问题的嗅觉，和对产品的审美眼光，才是真正难得的竞争力。